Opret en AI-færdighed (prøveversion)
Er du klar til samtaler om dine data? Du kan oprette AI-oplevelser med AI-færdighederne på Microsoft Fabric for at besvare spørgsmål om dine lakehouse- og lagertabeller. Denne teknik reducerer barriererne for andre til at besvare deres dataspørgsmål, fordi dine kolleger kan stille deres spørgsmål på engelsk og modtage datadrevne svar.
Vigtigt
Denne funktion er en prøveversion.
Forudsætninger
- En betalt F64-ressource eller en højere Fabric-kapacitetsressource.
- Lejerkontakt for AI-færdigheder er aktiveret.
- Skift af copilotlejer er aktiveret.
- Deling på tværs af geografiske områder for kunstig intelligens er aktiveret, hvis det er relevant.
- Et lager eller et lakehouse med data.
Opret og konfigurer en AI-færdighed
Oprettelse og konfiguration af en AI-færdighed på Fabric omfatter følgende trin:
- Opret en ny AI-færdighed.
- Vælg dine data.
- Stil spørgsmålene.
- Angiv eksempler.
- Angiv instruktioner.
Processen er ligetil, og du kan begynde at teste AI-kompetenceressourcerne på få minutter.
Opret en ny AI-færdighed
På samme måde som med andre almindelige Fabric-elementer kan du oprette en ny AI-færdighed fra startsiden for Fabric Data Science ved at vælge indstillingen Nyt arbejdsområde eller ved hjælp af Opret hub. Du skal angive et navn som vist på dette skærmbillede:
Vælg dine data
Når du har oprettet en AI-færdighed, skal du vælge en datakilde. Det kan enten være et data warehouse eller et lakehouse. Vælg lageret eller lakehouse'et på det næste skærmbillede, og vælg derefter Opret forbindelse.
Ruden til venstre udfyldes med de tilgængelige tabeller i den valgte datakilde. Brug afkrydsningsfelterne til at gøre en tabel tilgængelig eller utilgængelig for AI. Du skal vælge mindst én tabel, før du kan stille dine spørgsmål om AI-færdigheder.
Bemærk
Sørg for at bruge beskrivende kolonnenavne. I stedet for at bruge kolonnenavne som C1 eller ActCuskal du bruge ActiveCustomer eller IsCustomerActive. Brug af beskrivende navne er den mest effektive måde at få mere pålidelige forespørgsler ud af AI på.
Brug noterne til modellen i konfigurationspanelet for brugergrænsefladen. Hvis AI-færdighederne genererer forkerte T-SQL-forespørgsler, kan du angive instruktioner til modellen på almindeligt engelsk for at forbedre fremtidige forespørgsler. Systemet bruger disse instruktioner til hver forespørgsel. Korte og direkte instruktioner fungerer bedst.
Stil spørgsmål
Når du har valgt dataene, kan du begynde at stille spørgsmål. Systemet håndterer spørgsmål, som en enkelt forespørgsel kan besvare, som vist på dette skærmbillede:
Spørgsmål som følgende eksempler bør fungere:
- "Hvad var vores samlede salg i Californien i 2023?"
- "Hvad er de dyreste varer, der aldrig er blevet solgt?"
Disse spørgsmål er uden for omfanget:
- "Hvorfor er vores fabriksproduktivitet lavere i 2. kvartal 2024?"
- "Hvad er hovedårsagen til vores salgsspids?"
Når du stiller et spørgsmål, bruger systemet dine legitimationsoplysninger til at hente skemaet. Baseret på spørgsmålet bruger systemet de oplysninger, du har angivet (se afsnittene "Angiv eksempler" og "Angiv instruktioner") og skemaet til at oprette en prompt. Denne prompt er den tekst, der sendes til en AI, som genererer flere SQL-forespørgsler.
Efter generering af SQL-forespørgslerne skal du undersøge dem for at sikre, at de kun forespørger dataene. Kontrollér også, at de ikke opretter, opdaterer, sletter eller på anden måde ændrer dine data på nogen måde. Udtræk derefter den bedste forespørgselskandidat fra listen over genererede forespørgsler. Foretag de nødvendige grundlæggende reparationer på den bedste AI-genererede forespørgsel. Til sidst skal du med dine legitimationsoplysninger udføre forespørgslen igen og returnere resultatsættet til dig.
Skift datakilden
Hvis du vil skifte til et andet lakehouse eller lager, skal du vælge pilene nær toppen af ruden Stifinder som vist på dette skærmbillede:
Konfiguration af AI-færdigheden
AI-færdighederne indeholder flere konfigurationsindstillinger, der gør det muligt for oprettere at tilpasse funktionsmåden, så de passer bedre til deres behov. Disse konfigurationer giver fleksibilitet i den måde, ai-færdigheder behandler og præsenterer data på, hvilket giver større kontrol over resultaterne.
Angiv eksempelforespørgsler
Du kan forbedre nøjagtigheden af AI-færdighedens svar ved at give den et eksempel på SQL-forespørgsler. Denne teknik, der er kendt som Few Shot Learning i generativ AI, giver dig mulighed for at vejlede ai-færdighederne i at generere svar, der stemmer overens med dine forventninger.
Når du angiver AI'en med eksempelforespørgsels-/spørgsmålspar, bruges disse eksempler som reference, når du besvarer fremtidige spørgsmål. AI'en gennemser de angivne eksempler for at finde de mest relevante forespørgsler, der svarer til det nye spørgsmål. Dette hjælper AI'en med at inkorporere forretningsspecifik logik og reagere på almindelige forespørgsler, som slutbrugerne ofte spørger.
Hvis du bemærker, at AI ikke genererer de ønskede SQL-forespørgsler, kan du forbedre ydeevnen ved at angive yderligere eksempler.
Drikkepenge
Hvis du angiver et alsidigt sæt eksempelforespørgsler, vil det forbedre AI-færdighedens evne til at generere nøjagtige og relevante SQL-forespørgsler.
Hvis du vil tilføje eksempler, skal du klikke på redigeringsknappen under "Eksempel PÅ SQL-forespørgsler" i højre side, som vist på skærmbilledet nedenfor:
Bemærk
AI-kompetencen refererer kun til forespørgsler, der indeholder gyldig SQL og matcher skemaet for de valgte tabeller. Forespørgsler, der ikke har fuldført valideringen, bruges ikke af AI-færdighederne. Sørg for, at alle eksempelforespørgsler er gyldige og justeret korrekt i forhold til skemaet for at sikre, at de anvendes effektivt.
Angiv instruktioner
Du kan også styre ai'en med instruktioner. Du kan angive disse instruktioner i tekstfeltet Noter til model . Her kan du skrive instruktioner på engelsk. AI'en bruger disse instruktioner, når den genererer SQL.
Hvis du finder ud af, at AI'en konsekvent fejlfortolker visse ord eller akronymer, kan du angive definitioner af begreber i dette afsnit, som vist på dette skærmbillede:
Tilpas SQL-forespørgselsvariationer
Indstillingen SQL-forespørgselsvariationer styrer variationen i antallet af SQL-forespørgsler, som AI-færdigheden genererer, før den endelige forespørgsel bestemmes. Ved at justere denne indstilling kan oprettere påvirke, hvor mange forskellige SQL-forespørgsler AI-færdigheden evalueres, før de ankommer til den endelige forespørgsel.
Hvis ai-færdighederne skal udforske flere mulige forespørgselsstier, før du vælger den mest passende, skal du øge indstillingen SQL-forespørgselsvariationer. Dette kan især være nyttigt i komplekse scenarier, hvor flere potentielle forespørgselsstrukturer kan give det ønskede resultat.
Vis udført SQL-forespørgsel
Indstillingen Vis udført SQL-forespørgsel gør det muligt for oprettere at foretage fejlfinding af de resultater, der er produceret af AI-færdigheden. Når indstillingen er aktiveret, giver denne indstilling synlighed i den endelige SQL-forespørgsel, der genereres af den AI-færdighed, der blev brugt til at producere det endelige output.
Du kan aktivere denne indstilling, hvis du har brug for at bekræfte eller foretage fejlfinding af de SQL-forespørgsler, der genereres af AI-færdighederne. Dette er især værdifuldt for at forstå, hvordan AI-færdighederne konstruerer forespørgsler og sikrer, at de er i overensstemmelse med den forventede logik og struktur.